基于GARCH模型的金融风险拟合分析
MATLAB中基于GARCH模型对股票指数的拟合与预测
MATLAB中基于GARCH模型对股票指数的拟合与预测股票市场作为金融市场中最具波动性的一部分，在投资者中备受关注。
为了更好地理解和预测股票市场的波动情况，金融学家们开发了各种统计模型来对股票指数进行拟合和预测。
基于GARCH模型的方法因为其能很好地捕捉股票市场波动的特点而备受青睐。
本文将利用MATLAB软件来介绍如何使用GARCH模型对股票指数进行拟合和预测。
GARCH模型，即广义自回归条件异方差模型（Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity Model），是由Tim Bollerslev在1986年提出的一种用于描述时间序列波动性的模型。
GARCH模型的提出克服了传统的对等方差假设的限制，使得模型更适应于描述金融市场中存在的波动聚集现象。
GARCH模型能够对股票指数在不同时间点的波动进行建模，并且预测未来一段时间内的波动情况。
我们将使用MATLAB软件来拟合一个GARCH模型，以对股票指数的历史波动进行描述。
假设我们选择了道琼斯工业平均指数（Dow Jones Industrial Average）作为我们的研究对象。
我们需要通过MATLAB中的数据获取功能来获取道琼斯指数的历史数据。
接下来，我们可以利用MATLAB中的统计工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）来拟合GARCH模型。
我们首先需要导入道琼斯指数的历史数据，并对其进行预处理，包括计算收益率、平方收益率等。
然后，我们可以使用MATLAB中的garch函数来拟合GARCH模型。
在拟合模型时，我们需要提供一个合适的GARCH阶数和条件异方差的分布类型。
在实际中，我们可以通过对不同参数组合的模型进行对比，来选择最合适的模型。
拟合完成后，我们可以得到GARCH模型的参数以及条件异方差的波动度。
这些参数可以帮助我们更好地理解道琼斯指数的波动特点。
基于DCC-GARCH模型的国有银行系统性风险研究
基于DCC-GARCH模型的国有银行系统性风险探究一、引言近年来，随着金融市场的不息进步和全球经济形势的变化，国有银行面临着越来越多的系统性风险挑战。
系统性风险是指金融市场中出现的一系列问题，这些问题可能对整个金融体系产生不行猜测的连锁反应。
在金融危机爆发、公司倒闭、市场崩溃等事件中，系统性风险的影响尤为明显。
为了更好地理解国有银行系统性风险，需要进行深度的探究。
本文将利用DCC-GARCH模型，对国有银行系统性风险进行探究。
DCC-GARCH模型是一种广泛应用于金融领域的计量经济学模型，它可以用于预估金融市场中不同资产之间的相关性和波动性。
二、DCC-GARCH模型的基本原理DCC-GARCH模型是由Engle于2002年提出的，它是对传统GARCH模型的改进。
传统的GARCH模型只能预估一个资产的波动性，而DCC-GARCH模型可以同时预估多个资产之间的相关性和波动性。
DCC-GARCH模型的基本原理是，在计算波动性时，思量了不同资产之间的相关性。
DCC-GARCH模型的核心思想是，通过对每个资产的波动性建模，并通过相干系数矩阵来抓取资产之间的相关性。
它可以将相关性的变化引入波动性模型，从而更准确地预估系统的整体风险。
DCC-GARCH模型在实际应用中表现出了较好的效果，被广泛应用于金融市场的风险探究中。
三、国有银行系统性风险的探究方法为了探究国有银行系统性风险，我们可以按照以下步骤进行：1. 数据筹办：收集国有银行相关的金融指标数据，包括股票收益率、市值、杠杆比率等。
2. DCC-GARCH模型预估：利用收集到的数据，建立DCC-GARCH模型并进行参数预估。
在预估过程中，我们需要制定适当的风险器量指标，如波动率、风险价值等。
3. 模型评估和分析：对预估得到的模型进行评估和分析。
主要包括检验模型的适应性、稳定性、拟合优度等。
4. 系统性风险探究：利用预估得到的模型，计算得到国有银行系统性风险指标。
基于GARCH—VaR模型对股市风险研究
基于GARCH—VaR模型对股市风险研究一、引言股市是一种充满风险的投资方式，投资者在进行股市投资时，除了要关注收益外，更需关注股市的风险情况。
股市风险的研究对投资者进行风险管理和决策提供了重要的依据，而GARCH—VaR模型是一种用来研究股市风险的重要工具。
本文将基于GARCH—VaR模型对股市风险进行研究，以期为投资者提供有益的参考。
二、GARCH—VaR模型的理论基础GARCH模型是Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity的缩写，是对时间序列数据中的异方差性进行建模的一种方法。
GARCH模型假设时间序列数据的波动率在时间上是变化的，并且与之前一段时间内的观测值的波动率相关。
而Value at Risk （VaR）则是对金融资产或投资组合未来一段时间内可能出现的最大损失进行估计的一种方法，在风险管理中被广泛应用。
GARCH—VaR模型将GARCH模型和VaR方法结合起来，通过GARCH模型对股票价格的波动进行建模，再结合VaR方法对未来投资组合的风险进行预测。
通过GARCH—VaR模型，投资者可以更加精准地估计未来一段时间内可能出现的最大损失，以此来进行风险管理和决策。
1. 数据准备在使用GARCH—VaR模型进行股市风险研究之前，首先需要对相关数据进行准备。
通常会选择某一只股票的历史价格数据，或者选择某个股票指数的历史价格数据。
数据的选择应该充分考虑到所研究的股市风险的具体情况，并且应该包含足够长的时间跨度，以便能够充分反映股市的波动情况。
2. GARCH模型的建立在选定了需要研究的股票或股票指数的历史价格数据后，下一步是建立GARCH模型。
GARCH模型的建立是对股票价格波动的建模，通常可以使用计量经济学中的相关软件来进行估计。
通过对历史价格数据的建模，可以得到GARCH模型的参数，这些参数将会成为后续进行VaR预测的重要依据。
金融市场风险溢出效应研究——基于GARCH-CoVaR模型
94《中国外资》 2019年第10期研 究ESEARCH■ 文/ 张 琳金融市场风险溢出效应研究——基于GARCH-CoVaR模型金融市场具有互联互通属性，各类金融资产、金融机构联系密切，构成一个复杂的体系。
金融市场作为经济环境中占比较高、结构较特殊的高风险市场，一旦国内的金融行业出现危机，极易导致整体经济市场一系列连锁现象的产生，进而对一国金融市场的稳定产业影响，甚至会导致金融危机的发生。
因此对金融市场的风险溢出效应研究已然成为当下最为现实的问题，针对金融风险的管理问题显得尤为重要。
Oct. 2019 Foreign Investment in China95FOREIGN INVESTMENT IN CHINA中国外资Issue10 2019GARCH-CoVaR模型是一类针对金融市场反映的数据所量身定制化设计的回归模型，相比数学模式的回归方程，该模型可以对收集的数据中存在的误差进行方差建模。
尤其适用于存在波动性数据的整理分析，在此种模型下对数据的分析具有极高的有效性，对金融市场产生的实时变动可以进行有效的预测，为金融界的投资者提供决策方向，基于GARCH-CoVaR模型的金融数据分析在很大程度上取代了对数据本身的直接分析，为金融市场的风险溢出研究提供平台。
基于GARCH-CoVaR模型的金融市场风险溢出效应研究传统货币市场基金和在线货币市场基金的产品都受宏观经济和金融市场的影响，并且具有相同的周期性特征。
传统货币市场基金和互联网货币市场基金的CoVaR平均成本为负，这表明传统货币市场基金和互联网货币市场基金对金融市场具有负溢出效应，即金融市场对货币基金具有溢出效应，市场易受金融影响和市场动荡的溢出效应影响。
随着互联网技术的广泛应用，针对货币资金的借贷、债券及股票的发行等金融活动已经逐步趋向于网络化，金融投资者的投资区域是银行，基于GARCH-CoVaR模型的金融市场风险溢出效应机制。
主要以银行为货币的载体，进行货币的流通，依托互联网为金融市场的交互提供平台，使股票或货币等金融资源具有较高的流动性，尽管为金融市场提供了方便快捷的互动平台，但由于平台漏洞易出现短期大额的流动风险，综合对GARCH-CoVaR模型的研究，金融市场风险溢出效应具体表现在下述几个方面。
基于GARCH模型的金融市场波动预测研究
基于GARCH模型的金融市场波动预测研究前言随着全球化及金融市场复杂度的增加，金融市场波动性变得越来越难以预测。
然而，精确的波动预测对于投资者和政策制定者来说至关重要。
因此，基于GARCH模型的金融市场波动预测研究成为了一个热门课题。
第一章 GARCH模型概述1.1 GARCH模型的发展历史GARCH模型由Engle于1982年首次提出。
早期的GARCH模型只能处理固定时间跨度内的波动率。
后来，Bollerslev介绍了时间可变GARCH模型，能够处理更为复杂的时间序列数据。
1.2 GARCH模型的基本概念GARCH模型是一种条件异方差模型，即假设波动率是一个随时间变化的随机变量，并且满足随机游走的特征。
GARCH模型的核心思想是用历史波动率的信息来预测未来波动率。
第二章 GARCH模型在金融市场中的应用2.1 GARCH模型在股票市场中的应用许多学者用GARCH模型进行股票市场波动率的预测。
其中，Hong等人通过对中国和美国股市进行实证研究，发现GARCH模型可以成功地预测波动率。
Meng等人认为GARCH模型能够有效地捕捉到股票市场波动的特征。
2.2 GARCH模型在外汇市场中的应用Wang等人用GARCH模型对10种主要货币的波动进行了研究，发现GARCH模型可以成功地预测货币汇率的波动。
De Gooijer等人用GARCH模型预测荷兰盾兑美元的汇率波动，证明GARCH模型能够准确地捕捉到汇率波动率的规律。
2.3 GARCH模型在债券市场中的应用Wu等人用GARCH模型对中国债市波动率进行了研究，发现GARCH模型可以成功地预测债市波动率。
第三章 GARCH模型的优缺点及发展方向3.1 GARCH模型的优点GARCH模型可以不受时间跨度和市场环境的限制，能够很好地对金融市场进行预测。
而且，GARCH模型的预测结果相对于其他模型更为准确。
因此，GARCH模型被广泛应用于金融市场中。
3.2 GARCH模型的缺点GARCH模型在实际应用中存在一些缺点，其中最突出的是GARCH模型只考虑过去的信息。
基于GARCH-VaR模型的股票市场风险估计
基于GARCH-VaR模型的股票市场风险估计基于GARCH-VaR模型的股票市场风险估计概述随着股票市场不断发展壮大，投资者对于市场风险的关注度也越来越高。
风险估计是投资决策中至关重要的一个环节，对于投资者来说，了解当前市场的风险水平，有助于制定合理的投资策略和管理风险的方法。
本文将介绍一种被广泛应用于股票市场的风险估计模型——基于GARCH-VaR模型的方法，并探讨其原理、应用以及优缺点。
一、GARCH模型的原理GARCH模型（Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity Model）是一种用于描述金融资产收益率波动性的经济计量模型。
它的基本思想是通过对条件异方差进行建模，从而更准确地估计资产收益率的波动性。
GARCH模型主要包含两个方程：平均方程和波动方程。
平均方程用来刻画资产收益率的均值，通常选择AR （AutoRegressive）或者ARMA（AutoRegressive Moving Average）模型。
这些模型能够很好地刻画资产收益率的自回归特征，也较好地解决了资产收益率序列相关的问题。
波动方程则用来描述资产收益率的条件异方差。
GARCH模型假设资产收益率的波动性与历史波动性以及残差的平方成正比。
以GARCH（1，1）模型为例，方程形式如下：```σ²(t) = α₀ + α₁e²(t-1) + β₁σ²(t-1)```其中，σ²(t)表示第t期的条件异方差，α₀、α₁、β₁为参数，e²(t-1)代表第t-1期的残差平方。
二、VaR模型的原理VaR（Value at Risk）是一种用于衡量投资组合或资产风险的指标。
它描述了在一定置信水平下，某个时间段内的损失可能达到的最大值。
VaR模型的基本思想是通过建立投资组合或资产的收益率分布函数，然后在该分布上计算出置信水平下的损失阈值，该阈值即为VaR。
我国影子银行对商业银行的风险溢出效应基于GARCH时变CopulaCoVaR模型的分析
GARCH时变Copula CoVaR模型是一种基于条件在险价值（CoVaR）和广义自 回归条件异方差（GARCH）的金融风险测量模型。该模型能够准确地衡量不同资 产之间的风险溢出效应，适用于影子银行和商业银行之间的风险分析。
在实证分析部分，我们选取了我国影子银行和商业银行的代表性指数，运用 GARCH时变Copula CoVaR模型进行风险溢出效应分析。首先，通过对两组指数的 收益率序列进行GARCH建模，得到波动的时变特征；然后，利用Copula函数将两 组指数的波动率起来，计算出风险溢出效应。
我国影子银行的发展
自2008年全球金融危机以来，我国影子银行迅速发展，成为金融体系中的重 要力量。截至2021年末，我国影子银行规模已超过100万亿元，主要包括信托公 司、典当行、融资租赁公司、私募基金等机构。影子银行的业务范围广泛，包括 贷款、债券投资、资产证券化等，其经营模式多采用杠杆交易和证券化等方式。
分析结果
通过估计GARCH时变CopulaCoVaR模型参数，我们得到了以下分析结果：
1、影子银行与商业银行之间存在显著的风险溢出效应。这种效应表现为， 当影子银行市场出现波动时，商业银行的收益率和波动率也会随之变化。
2、这种风险溢出效应具有时变特征。随着时间的变化，影子银行与商业银 行之间的相关系数也会发生变化，呈现出自相关和时变性的特点。
2、削弱商业银行竞争力
影子银行的崛起为借款人提供了更多的融资渠道，部分企业或个人选择影子 银行进行融资，导致商业银行的优质客户流失，对商业银行的竞争力产生一定的 削弱作用。
三、影子银行对商业银行的积极 影响
1、提高市场效率
影子银行的出现丰富了金融市场的产品和服务，为投资者提供了多样化的投 资选择，有助于提高市场效率。此外，影子银行的竞争在一定程度上推动了商业 银行的创新，迫使商业银行提高服务质量，降低融资成本，有利于金融市场的整 体发展。
基于GARCH—VaR模型对股市风险研究
基于GARCH—VaR模型对股市风险研究股市风险是指股票价格可能波动的程度，主要包括市场风险和公司风险两种。
股市风险建模的重要手段之一是VaR模型。
VaR（Value at Risk）即风险价值，是用于衡量投资组合可能遭受的最大损失的一种风险度量方法。
VaR模型能够对股市风险进行定量化评估，是投资风险管理中最常用的工具之一。
GARCH-VaR模型是一种基于GARCH模型的扩展方法，可以更准确地估计股市风险。
GARCH（Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity）模型是一种广义自回归条件异方差模型，它的特点是能处理时间序列数据中的异方差现象。
GARCH模型通过对过去的数据进行分析，来预测未来股票价格变动的风险。
与传统的VaR模型相比，GARCH-VaR模型能够更加准确地估计风险价值，并控制风险水平。
GARCH-VaR模型的核心思想是，通过对历史数据进行建模，来计算未来可能发生的最大损失，以此来度量投资组合的风险。
具体地，该模型通过对时间序列数据进行拟合，来估计投资组合的波动率，然后根据波动率计算出VaR。
其中，投资组合的波动率是由GARCH 模型来估计的。
GARCH-VaR模型适用于股市中的多种投资策略，包括股票、期权、期货等。
该模型在实际应用中已被广泛使用，例如，用于衡量离线服务行业公司的股票风险，以及用于对外汇市场进行风险管理等。
此外，GARCH-VaR模型还可以与其他风险度量方法结合使用，例如，将VaR与现实测度结合使用，以提高风险管理的效果。
总之，GARCH-VaR模型为我们提供了一种更加准确的股市风险度量方法。
通过对历史数据进行拟合和预测，我们可以对未来股市的波动进行更加精准的掌握，以此来做好风险管理和投资策略的制定。
未来，随着股市的不断变化和发展，GARCH-VaR模型将更加成熟和完善，为投资者提供更好的决策支持。
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作者简介 ： 司训练 ， 男， 陕西乾县人 ， 西安 石油 大学油 气资 源经济 与管理 研究 中心教授 ， 博士， 硕 士生导 师 ， 研 究方 向： 资源经济管理 。
一
１ ２ —
司训 练 ， 等： 基于 Ｇ Ａ Ｒ Ｃ Ｈ 模 型 的 金 融风 险 的拟 合 分 析
是学者们广泛地 考虑 了金融 风险度量 中的波动 性， 而 最能 刻 画波 动 性 的表 性 的模 型就 是 Ａ Ｒ Ｃ Ｈ
度量 不 同金融 工具 构成 的复 杂证券组 合 和不 同部
国金融市场资产价格 的波动特征 ， 建立适合我 国
金融 市场 的波动模 型具有重 要 意义 。
１ 相 关 文 献 综 述
有关金融风 险度 量的理论最早是 Ｍ ａ ｒ ｋ ｏ ｗ ｉ ｔ ｚ 提出的用收益方差度量证券投资 的风险 ， 该方法 虽简 便 易行 、 适 应 性强 ， 但 其 假设 相对 严 格 ， 某些
０ 引 言
由于金融 资产 的预期 收益 总伴 随着 一定 的风 险， 尤其是 ２ ０世 纪 ９ ０年代 中期 以来 ， 国际金 融 市 场 上接二 连三 地 发生 金 融 风 波 ， 使 学 者们 从 金 融 风 险理论 的研 究 逐 渐 转 向对 金 融 风 险量 化 的 研 究， 以期 寻求 能够 准 确 反 映股 票 价 格 波动 特 征 与 规律 的方 法 。现 实 中 ， 经 常看 到 一 些投 资 者 没 有 采取 合适 的风 险规避 机制 ， 盲 目地进 行投 资 ， 不 仅 丧 失 了盈 利 的最佳 时机 ， 而 且 也 使 自己承 担 了额
门的总 体市 场 风 险 ， 并且 概 念 简单 ， 易 于理 解 ， 但
是Ｖ ａ Ｒ方法不适用于市场发 生极 端情 况下的风
险度 量 ， 不 能反 映投 资组合 的风险分 散化 效应 。
近年来 ， 金 融计 量 经 济 学 的研 究 最 为 突 出 的
收 稿 日期 ： ２ ０ １ ４— ０ ４—０ ５
摘 要： 在介绍 了 Ｇ Ａ Ｒ Ｃ Ｈ模 型相 关理 论的基础 上 ， 以上海证券 综合指数 对数 日收益 率作 为样 本数据 ， 利
用Ｓ Ａ Ｓ软件描述和分析 了上海证券 的 日收益 波动特征 ， 并通过 比较 Ａ Ｉ Ｃ和 Ｂ Ｉ Ｃ信 息准则 ， 得 出了刻画波动率的 最优模型 ， 从而很好 地拟合金 融投 资 中投 资风险的大小。这对投 资者规避投 风 险， 提高金融投资准确性 具有
因此 充分借 鉴世 界先 进 的风 险管 理 模 式 ， 探 索 我
回归条件异方差模型（ Ｇ Ａ Ｒ Ｃ Ｈ ） 模型 ， 由此各种各
样的 Ｇ Ａ Ｒ Ｃ Ｈ模 型 层 出不 穷 ， 由此 形 成 了 Ａ Ｒ Ｃ Ｈ
类模 型 Ｊ ５ 。Ｇ Ａ Ｒ Ｃ Ｈ模 型 能够很好 地 度量金 融 时 间序列 数据 的 波动 性 ， 对 金 融 风 险 的拟 合 效 果 更优 ， 在此 基础 上 ， Ｇ一３ ０集 团又提 出 了风 险价 值 法， Ｊ ． Ｐ Ｍ ｏ ｒ ｇ ａ ｎ提 出 了 用 于 计 算 Ｖ ａ Ｒ的 Ｒ ｉ ｓ ｋ Ｍｅ ｔ － ｒ ｉ ｃ ｓ 风 险度量 模 型 Ｊ ３ ～。Ｖ ａ Ｒ方 法 的优 点是 可 以
西安 石油大学学报（ 社 会 科 学 版 ）
基 于 ＧＡ ＲＣ Ｈ 模 型 的金 融风 险拟 合 分 析
司训 练 张旭 峰 高 蒙
（ １ ． 西安石油大学 油气资源经济与管理研究 中心 ， 陕西 西安 ７ １ ０ ０ ６ ５ ； ２ ． 长安大学 理学院 ， 陕西 西安 ７ １ ０ ０ ５ ６ ）
类模型， 因为 它 能刻 画收 益 序 列 的 波 动 群集 性 和 异方 差性 心 ］ ９ 盯 咖 ， 因而 在 近 十 几 年 里 被 广 泛 地 应用 于金 融 理论 中 的规律 描述 和金 融市 场 的预 测
Ｌ ｉ ｌ ｉ ｅ ｎ 、 Ｒ ｏ ｂ ｉ ｎ ｓ 引入 的 ， 其 表达 式为
Ｙ ＝ ｙ＋ｐ ＋ｓ
ｈｆ ＝ ０ ／０ ＋ ０ ／１ ｔ ２ｌ ＋
一
（ ４ ）
＋ Ｐ ２
一 —
／２ ０ ｆ ２２ ＋ …
Ｐ
（ ５ ）
其 中： 参 数 Ｐ是 用 于衡 量 观 测 到 的 预 期 风 险
和决策。Ａ Ｒ Ｃ Ｈ模 型是获得 ２ ０ ０ ３年诺 贝尔 经济
该方法虽简单直观 ， 使用范围广泛 ， 但是其对产品 类 型 的依 赖性 高 ， 具 有不 稳定 性和相 对性 ， 这 就有
可 能造成 对金 融风 险拟合 分析 的失 真 。之后 ， Ｅ ｎ ． ｇ ｌ ｅ提 出 的 Ａ Ｒ Ｃ Ｈ 模 型 描 述 了 金 融 时 间 序 列 的 “ 异 方差性 ” 和波动“ 群集性” ＿ ２ １ ９ 。 唧 。Ｂ ｏ ｌ ｌ ｅ ｒ ｓ ｌ ｅ ｖ
情 况下 不 能 很 好 地 刻 画 金 融 风 险 的变 化 … 卜 。 同年 ， 罗伊 提 出 “ 安 全 第 一 法 则 ”， 即利 用 某 个 预 设 的风 险水平 的概 率水 平应 高于其 投 资价值来 调 整投资风险 ， 从 而进 一 步 发展 了 风 险 测 度 理 论 。
一
定 的指 导 意 义 。
关键词 ：Ｇ Ａ Ｒ Ｃ Ｈ模型 ； 股 票指数 ； 收益率 ； 并 方差 ； 金融风险
中 图分 类 号 ：１ ７ ８ ３ ０ ． ９ 文 献标 识 码 ： Ａ 文章编号 ： １ ０ ０ ８— ５ ６ ４ ５ （ ２ ０ １ ４ ） ０ ５— ０ ０ １ ２— ０ ６
将Ａ Ｒ Ｃ Ｈ模 型 的阶数 推 广到 无 穷 ， 得 出 了广 义 自
外的投资风险。可以说 ， 我 国对于金融理论和实 践 的研究 远远 落后 于股市 的发展 。这 些都 造成 了 我 国股市 波动 幅度 和风 险显著 高于 国外成 熟市 场 的问题 ， 尤 其 是 异 常波 动 和 超 常 波动 频 繁 出 现 。